基于Agent和支持向量機的遠程智能診斷技術研究.pdf

1、狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術是提高系統(tǒng)可靠性和可維修性的有效途徑。由于機電設備所處區(qū)域的分布性，隨著Internet技術的普及和應用，分布式遠程智能診斷系統(tǒng)的研究和應用成為當前研究熱點。機電設備自身結(jié)構的復雜性和所處環(huán)境的多樣性，對于故障診斷的智能性有了更高的要求，使得研究和運用具有分布式智能特征的Agent技術和新通用學習方法——支持向量機，成為當前另外兩個研究熱點。 論文在系統(tǒng)的理論研究的基礎上，運用虛擬儀器技術和小波分析理論對液

2、壓泵端蓋振動信號進行采集和處理，并將支持向量機理論、Agent技術和Internet技術融合起來，引入到液壓泵的遠程智能故障診斷中。 論文主要進行了以下幾方面的工作： (1)詳盡地綜述了Agent技術，并將其應用到故障診斷領域，提出了一種基于混合結(jié)構的Agent模型用以診斷維護；對多Agent技術進行了總結(jié)，并提出了一種基于多Agent的故障診斷系統(tǒng)的層次化結(jié)構。 (2)詳盡闡述了支持向量機技術，并對支持向量機部

3、分核函數(shù)參數(shù)選擇進行了研究，并將其應用于液壓泵故障診斷的研究中。 (3)詳盡地闡述了C/S和B/S兩種應用于遠程故障診斷的體系結(jié)構，并加以對比和分析。選擇B/S模式制定了遠程智能故障診斷設計方案，選用Tomcat服務器構建Web服務器，運用MySQL建立網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫，將SVM與Agent融合編寫JSP，從而實現(xiàn)了Web診斷服務。 (4)運用小波分析理論和虛擬儀器技術，對液壓泵進行振動信號采集、小波除噪及特征提取，在LabV